本書是對以數據深度需求為中心的科學、研究以及針對計算和統計方法的參考書。

本書共五章，每章介紹一到兩個Python數據科學中的重點工具包。

首先從IPython和Jupyter開始，它們提供了數據科學家需要的計算環境；

第2章講解能提供ndarray對象的NumPy，它可以用Python高效地存儲和操作大型數組；

第3章主要涉及提供DataFrame對象的Pandas，它可以用Python高效地存儲和操作帶標簽的/列式數據；

第4章的主角是Matplotlib，它為Python提供了許多數據可視化功能；

第5章以Scikit-Learn為主，這個程序庫為最重要的機器學習算法提供了高效整潔的Python版實現。

本書適合有編程背景，并打算將開源Python工具用作分析、操作、可視化以及學習數據的數據科學研究人員。

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目錄

第1 章　IPython：超越Python 1
第2 章　NumPy入門 28
第3 章　Pandas數據處理 86
第4 章　Matplotlib數據可視化 191
第5 章　機器學習 291